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의료와 건강

KAIST, 스마트폰 사용 패턴으로 스트레스 판별 기술 개발

ZDNet Korea·2026-10-15

요약

KAIST 이의진 교수 연구팀이 스마트폰의 채팅·검색·결제 등 반복 행동 패턴과 문자 입력 특성을 분석해 하루 단위 스트레스 상태를 판별하는 기술 SHIRBT-MMF를 개발했다. 연구팀은 다중 레벨 순차 패턴 마이닝과 대규모 언어모델을 활용해 행동을 자동으로 추출했으며, 다른 앱에서도 같은 행동을 일관되게 분류하는 평가에서 95% 이상의 정확도를 보였다고 밝혔다. 20~30대 대학생·직장인 26명의 실생활 데이터를 분석한 결과 총 29종의 반복 행동이 확인됐고, 개인 맞춤형 인공지능을 활용한 스트레스 판별 정확도는 단기 참여자 75.9%, 장기 참여자 73.8%로 기존 앱 사용량 기반 방식보다 각각 5.5%포인트, 3.5%포인트 높았다.

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스마트폰 기록을 단순 사용 시간이 아니라 행동 단위로 재구성해 분석했다는 점이 기존 앱 사용량 기반 접근과의 차이다.

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